無線送信機の増幅器を機械学習でチューニング、10分で動作効率20ポイント向上：組み込み開発ニュース

三菱電機は、無線送信機の増幅器への入力信号や動作電圧のチューニングを機械学習で行う技術を開発した。

[齊藤由希，MONOist]

　三菱電機は2018年2月14日、東京都内で研究開発成果披露会を開き、無線送信機の増幅器への入力信号や動作電圧のチューニングを機械学習で行う技術を開発したと発表した。自動車や生産ライン、家電などIoT（モノのインターネット）機器に欠かせない通信モジュールの、消費電力低減や小型化に貢献する。

無線送信機の増幅器のチューニングを機械学習で行う。これにより、3種類の通信に対応したオールデジタル送信機が実現（クリックして拡大）

　従来は増幅器の複数のパラメータを調整する場合、性能や消費電力を最適化するのが難しく、時間も要していた。開発技術は10分間で100回程度の学習を繰り返すことで最適なパラメータを設定可能で、利得（入力と出力の比）は従来の機械学習を使わない場合の2倍の15dBに、動作効率は55％で従来よりも20ポイント向上した。

　また、開発技術を利用し、1台のデジタル回路で同時に5G含め最大3種類の動作周波数や通信方式にも対応することが可能になった。ソフトウェアで動作周波数や通信方式を再構成できるため、出荷後にソフトウェア更新で通信方式の種類を変更したり、新たに追加したりすることができる。

　2018年度以降、増幅器のさらなる効率化に向けた研究開発を進めて行くとしている。

柔軟性は工場や家電、携帯電話機、自動車に生きる

　三菱電機は社内のAI（人工知能）技術をとりまとめたブランド「Maisart（マイサート）」を多方面に展開しており、発表した技術もその1つとなる。開発技術は機械学習によって、増幅器の出力電力や出力電流、出力波形の測定結果を基に、入力ゲートバイアス電圧や、信号処理部に送信する信号の位相や振幅の制御を繰り返す。出力電力、増幅器の効率や利得、隣接チャネルの漏えい電力などを評価関数として最適値を求める。

機械学習による増幅器チューニングの概要（クリックして拡大） 出典:三菱電機

　機械学習によって通信方式ごとのチューニングを最適化できることを応用し、3種類の動作周波数や通信方式に同時に対応するオールデジタル送信機も開発した。従来のデジタル送信機は1種類の通信方式・動作周波数にしか対応できなかった。同社の研究開発成果披露会ではFPGAを用いて試作したオールデジタル送信機を披露した。

　オールデジタル送信機は、ソフトウェアによって通信方式や動作周波数の種類を変更できることが強みとなる。そのため、状況の変化に合わせて柔軟に変更することが要求される工場の生産ラインのIoT機器や、使用期間が長く、新機能追加のニーズがある家電に向くとしている。また、国や地域を超えて利用する携帯電話機やWi-Fiルーター、仕向け地が幅広い自動車に搭載する通信モジュールでもメリットが見込まれる。

オールデジタル送信機の概要（クリックして拡大） 出典：三菱電機

FPGAで試作したオールデジタル送信機（左）。複数の周波数に対応している（右）（クリックして拡大） 出典：三菱電機